medigraphic.com
ENGLISH

TIP Revista Especializada en Ciencias Químico-Biológicas

ISSN 2395-8723 (Digital)
ISSN 1405-888X (Impreso)
TIP Revista Especializada en Ciencias Químico-Biológicas
  • Mostrar índice
  • Números disponibles
  • Información
    • Información general        
    • Directorio
  • Publicar
    • Instrucciones para autores        
  • medigraphic.com
    • Inicio
    • Índice de revistas            
    • Registro / Acceso
  • Mi perfil

2013, Número 1

<< Anterior Siguiente >>

TIP Rev Esp Cienc Quim Biol 2013; 16 (1)


El pronóstico de lluvias intensas para la Ciudad de México

Magaña V, López LC, Vázquez G
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 10
Paginas: 18-25
Archivo PDF: 945.20 Kb.


PALABRAS CLAVE

Errores sistemáticos, gestión de riesgo, pronóstico del tiempo, tiempo severo.

RESUMEN

El pronóstico numérico del tiempo se ha vuelto una herramienta fundamental en las instituciones de Protección Civil. Sin embargo, en el caso de los pronósticos de corto plazo para el Valle de México, es relativamente poco lo que se conoce sobre la calidad de las predicciones. Mediante datos diarios de precipitación observada y pronosticada con el modelo de mesoescala conocido como MM5 se hace una evaluación de los pronósticos de lluvia. Se encuentra que cuando se hacen predicciones de alta resolución espacial en el Valle de México, donde los efectos de la urbanización y la orografía son importantes, la calidad de los pronósticos de lluvia es limitada, con patrones espaciales observados y pronosticados diferentes. La falta de coherencia espacial entre predicciones y observaciones requiere comenzar por analizar los factores físicos estacionarios que pueden influir en la calidad de las predicciones. Los errores en los pronósticos a corto plazo requieren por tanto formular estrategias de gestión de riesgo para implementar acciones de prevención de desastres.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Kalnay, E. Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability (Cambridge University Press, 2003) 328 pp.

  2. Jáuregui, E. El Clima de la Ciudad de México, Temas selectos de Geografía de México, UNAM. 1a. edición (2000).131 págs.

  3. Magaña, V. & Neri, C. Eventos Hidrometeorológicos Extremos en el Valle de México (Centro de Ciencias de la Atmósfera UNAM, 2007). Págs. 26-30.

  4. Joyce, R., Janowiak, J., Arkin, P. & Xie, P. CMOPRH: A method that produces global precipitation estimates from passive microwave and infrared data at high spatial and temporal resolution. Journal of Hydrometeorology 5, 487-503 (2004).

  5. Cressman, G. An operational objective system. Monthly Weather Review 87, 367-374 (1959).

  6. Orlanski, I. A rational subdivision of scales for atmospheric processes. Bulletin of the American Meteorological Society56, 527-530 (1975).

  7. Anthes, R.A. & Warner, T.T. Development of hydrodynamic models suitable for air pollution and other mesometeorological studies. Monthly Weather Review 106, 1045-1078 (1978).

  8. Wilks, D. Statistical Methods in Atmospheric Sciences (Academic Press, 1995) 467 pp.

  9. Pérez, J. Pronóstico Numérico del Tiempo para el Valle de México. Tesis de Maestría. Posgrado en Ciencias de la Tierra, UNAM (2004). 69 págs.

  10. Aquino Martínez, L.P. Impacto de la urbanización sobre la dinámica de las tormentas en el Valle de México. Tesis de Maestría. Posgrado en Ciencias de la Tierra UNAM (2012). 74 págs.




2020     |     www.medigraphic.com

Mi perfil

C?MO CITAR (Vancouver)

TIP Rev Esp Cienc Quim Biol. 2013;16

ARTíCULOS SIMILARES

CARGANDO ...